Python для анализа данных

За 2,5 месяца вы научитесь решать типовые задачи аналитики данных быстро и изящно с помощью самого популярного в мире языка программирования.
21 сентября
Старт курса
2,5 месяца
Длительность

Кому подойдет курс

Научитесь оптимизировать ежедневные задачи, замените Excel и исследуете данные глубже.

Аналитикам

Получите больше автономности от аналитиков и сможете принимать data-driven решения быстрее.

Руководителям

Автоматизируете регулярный анализ данных для быстрого реагирования на изменения рынка.

Маркетологам

Если вы никогда не работали аналитиком, наш курс подарит вам билет в профессию.

Если вы уже аналитик, но не работали с Python, после курса вы сможете претендовать на новые полномочия и задачи.
> 170 000 ₽
Старший специалист
125 000 ₽
Специалист
70 000 ₽
Младший специалист

Как проходит обучение

Просматриваете уроки в личном кабинете. Уроки можно пересматривать в любое удобное время.
1
После каждого занятия вы получите домашнее задание.

С начала курса вы будете решать задачи, близкие к рабочим задачам аналитика, в популярном интерпретаторе Jupyter Notebook. Это настоящая среда разработки, которую вы сможете использовать и для своих рабочих задач.
2
В течение всего курса вы будете общаться с преподавателями, наставниками и одногруппниками в удобном командном мессенджере Slack.
3
4
По окончанию курса студенты получают именной сертификат.

Программа

2,5 месяца обучения, 6 модулей, командный командный мастер-класс и итоговый проект.

Плавное погружение в Python

Модуль 1
В этом модуле вы научитесь:

— понимать чужой код и адаптировать его под свои задачи;
— использовать настоящую среду программирования Jupyter Notebook в рабочих задачах;
— вычленять с помощью Python необходимые данные из неструктурированной информации;
— автоматизировать повторяющиеся задачи работы с данными с помощью функций;
— использовать библиотеку datetime для обработки данных формата «дата и время».
1 занятие
Основы Python, переменные и типы данных

2 занятие
Работа в циклах со списками и словарями

3 занятие
Функции и объекты

Библиотеки

Модуль 2
В этом модуле вы научитесь:

— оптимизировать работу, используя стандартные библиотеки, которые вшиты в Python и помогают работать с датами, текстами и разными типовыми данными;
— использовать библиотеку pandas для первичного изучения данных (построения сводных таблиц, поиска и корректировки исходных данных, моментального агрегирования данных из таблиц с количеством строк больше 50 тысяч);
— делать выборки/выгрузки данных по любым условиям;
— агрегировать данные из разных таблиц.
1 занятие
Основы Pandas

Визуализация данных

Модуль 3
В этом модуле вы научитесь:

— строить в Python всевозможные графики, учитывая задачи, которые они выполняют (гистограмма, скаттер плот, хитмап и другие популярные визуалы);
— использовать визуализацию для поиска выбросов и ошибок в данных;
— использовать pandas и Seaborn для визуализации данных.
1 занятие
Выбор и настройка визуализаций

Python для анализа статистических тестов

Модуль 4
В этом модуле вы научитесь:

— анализировать данные АБ-тестов и подводить их итоги;
— рисовать и рассчитывать в Python доверительные интервалы для среднего у двух групп;
— работать в команде над задачей;
— использовать статистический критерий хи-квадрат и бутстрап;
— находить самостоятельно необходимые функции на stackoverflow, изучать параметры и использовать их в коде.
1 занятие
Python для анализа А/B-тестов

2 занятие
Мастер-класс «Пишем Bootstrap руками»

Получение данных из разных источников

Модуль 5
В этом модуле вы научитесь:

— загружать данные в форматах json;
— собирать и анализировать данные из групп vk.com;
— подключаться к API разных ресурсов, с которыми сталкиваются аналитики, на примере vk.com, world bank, Яндекс. Метрика, Slack;
— подключаться и делать запросы к базам данных PosrgreSQL и ClickHouse.
1 занятие
Подключение к API

2 занятие
Запросы к удаленным базам данных

Прогнозирование

Модуль 6
В этом модуле вы научитесь:

— прогнозировать временные ряды с помощью Prophet;
— учитывать собственные решения относительно прогнозирования данных.
1 занятие
Прогнозирование, введение в ML библиотеки

Дипломная работа

10 часов практики
Анализ данных ABС-теста

Задача — проанализировать, есть ли различия в конверсии из заявки на обучение в оплату, в зависимости от стоимости продукта.
Прогнозирование с помощью Prophet

Задача прогнозирования конверсии по историческим данным с учетом сезонности.

Ваши преподаватели —
практикующие специалисты

Аналитик в Skyeng

3 года в аналитике
2 года с Python
Дмитрий Чехин
Аналитик в Skyeng

4 года в аналитике
1 год с Python
Мария Плиева
Шагане Мирзоян
Руководитель направления аналитики в «СберМаркете»

1,5 года в аналитике
1,5 года с Python
Директор отдела аналитики в Skyeng

10 лет в аналитике
3 года c Python
Михаил Морозов

Стоимость обучения

Занятия, мастер-класс, домашка и поддержка наставника
Оставляя заявку, вы принимаете условия соглашения
Перейти к оплате
20 400 ₽
С корпоративной скидкой 15% при покупке от 3х курсов
Полная стоимость без рассрочки:
24 000 ₽

Остались вопросы?

Стану ли я аналитиком после курса?
На курсе мы рассматриваем аналитические задачи, но предполагаем, что студенты уже имеют опыт в аналитике. Преподаватель будет делиться лайфхаками и рассказывать о популярных ошибках, но теорию о том, как быть аналитиком, как устроены данные, метрики и как проектируются исследования детально раскрывать не будет.
Нужно ли уметь писать код, чтобы начать учиться?
Для старта не потребуется никаких навыков в аналитике и опыта программирования — начинаем обучение с основ.
Если не понравится, можно вернуть деньги?
Если в первые две недели курса что-то пойдет не так, мы вернем вам полную сумму, которую вы заплатите за курс. Если вы захотите отказаться от обучения по истечении двух недель, мы вернем сумму за вычетом стоимости пройденных занятий.
Какая техника и программы нужны для обучения?
В течение курса мы будем работать в Jupyter Notebook и корпоративном мессенджере Slack. Перед началом обучения мы отправим всем инструкцию по настройке всех необходимых инструментов. Если возникнут какие-то сложности, наставники помогут вам всё настроить.
Остаются вопросы?
Задайте их авторам курса:
запишитесь на бесплатный вебинар
Дата: 31 августа
Время: 19:00 по МСК

Html code will be here